/ l& ?1 q+ P, h; G: v
4 P" M5 K! ], j" K( B+ }6 ^9 R〖课程介绍〗; _8 T) f3 s; p& j3 [) i
目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。
4 Z' X7 b G8 i' J, R7 ?
. o0 t# R; }3 q. h j" p' P; [〖课程目录〗
! _4 s) r1 G0 R第1章 课程导学1 R5 @7 d+ B( k
1-1 课程导学 (12:34)
- w: S. T+ k, f U- V; X4 N1 v1 B% x, h/ ~, G
第2章 基础知识4 u |4 U: P3 m/ A2 p( k
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
6 C8 q0 s4 `( ~3 h+ o Y+ R6 a2-2 张量、图、会话 (06:17)
" F5 E8 E& |9 L$ D9 n/ }1 i. N2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)5 f4 w/ [3 c. ^9 I
2-4 Android操作系统 (16:19)1 s- B4 {0 L$ f! j0 z9 m
2-5 Java安装 (10:15) @! q H1 a* V' {! g E
2-6 Java环境搭建 (02:40)- ^! G- U, D2 {6 W8 F$ I0 N
2-7 Android安装及运行 (10:39)1 V5 E! S4 T# s8 s2 t* u1 h
2-8 第一个Android程序 (05:34)8 A s6 w2 d9 A C! A& i6 h; L; \" O @
1 \' _9 Y8 n9 |
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
! I- ]! |: q( D) B% F3-1 常用模型 (10:15)
1 G6 `2 E! i1 z! W+ D& n3-2 BP神经网络 (10:53)9 `6 }4 A$ ^6 o7 ~
3-3 循环神经网络（1） (06:58)" I" S0 t0 _5 r+ O
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
" i3 V+ P/ |6 ?- I2 T3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
! U0 j/ { E$ L' M7 u5 C3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
2 g! I8 e' J U8 ] ~; a) ^3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)( y4 l r) r, [1 I% n+ @! u
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)' N7 m+ @( [9 G. Q$ s* D
. h0 I: Y$ ]. t# B4 f; x6 \ U
第4章 NLP基础
8 d5 A& [" n0 |2 p+ b" o1 B4-1 NLP基础 (04:19)& _1 I, _5 Z/ w, B% u8 B2 W% D
4-2 分词技术 (05:29)* N. K( X9 [. }- n
4-3 词性标注 (08:34)" S! r3 `/ J. k- Z, A
4-4 命名实体识别 (08:25)0 \4 E. U1 \: n& h S) ^
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54); X& R- F( t# g7 B' k- w2 Y
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
" ]2 L% R5 H! y4 U7 o+ X) @4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)( ^% Y5 _4 x# R# e
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
2 b# b! x( o8 i" q6 k9 Z4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)) E8 V* ?! X. m( X7 ]5 e+ [) U
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
; x4 F$ l0 ` T% x4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
" f7 e- K$ q7 b1 e- j! g' q- s7 {" R1 p8 z2 n
第5章 文本处理方法( ~) m6 [! o1 B
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
# V7 d+ V. ~& m/ ~4 L6 c3 U5-2 NLP中的语言模型 (03:47)* E7 ^4 ~" w7 v: F; y2 @
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)# |$ T! t- y& w" O5 N0 s9 h+ b: Q
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
) s" S7 _: W4 A8 P9 K4 B5-5 词向量与Word2vec (07:26)
l* c+ p& P) r5-6 文本处理方法 (11:39)
: J2 n: ]7 {6 T8 Y$ d a& o" j* U2 L; F, I s) w# l
第6章 实战之聊天语料处理3 Z( m7 p: N4 M+ R0 `$ V( }
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
, _3 t4 U5 p% _3 S* K7 E6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)! c" C" p: v) D5 U! L% b. V
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)9 R3 l; J. D# a4 W* M
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)0 I4 D; G" I! W4 d$ f5 X) ?8 A7 b
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)- g+ K1 a+ ]" d7 ?2 V
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)/ ~. A/ N; Y) F- i- Z4 }
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)/ S7 s" l' q/ E3 }; b2 R" }0 O* f; `
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
% g! ?( D# ]- t3 r2 E5 W; _7 e+ \1 u6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
" V! I, q3 C+ o9 \, }6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
* T# K' o+ l9 `7 X9 ], @6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)% I/ r" R4 o$ o
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
* H7 v" U; Y! k7 f5 R. r8 u" Z+ ^+ G' A0 U* r/ U
第7章 聊天机器人原理
; s' L5 c7 ~ ^, W8 T5 l O7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
5 Q3 I' Y# M4 a2 T: O7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
0 r, p. S/ G1 D7 u7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# C4 g+ u+ h7 P& x7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
5 q* J: s8 v' Z9 N) F3 e& k5 \3 k! W! s b$ y, j0 _2 t3 D; m
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理/ w& M9 _* T# K9 Q" Z" O% s# L- S) w
8-1 线程处理（1） (09:15)
: n5 \- g2 W; P8-2 线程处理（2） (10:10)
1 D; I( `+ `- {% n z' `3 E& W; L8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)4 Z3 }- [# T4 J1 G
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)' w$ w' g8 y* E- Y9 `1 i& F3 @
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
. n1 o z. B: j0 Y% r. a0 |/ g8-6 batch_flow（1） (07:28) p2 s2 q3 }3 ]6 {7 ]5 S
8-7 batch_flow（2） (05:49)$ }; x M8 Y2 z+ O1 @8 ]+ c
8-8 batch_flow（3） (14:43)
( M$ a V* S3 t0 u/ t0 m8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)- K2 C% L& }+ c8 N+ s& l
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
5 E. Q' ~0 h1 R, B- }1 U8 C8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)# `' {3 b& U$ {& P% \' _
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)5 a* w# p( \* L+ ^" p
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)3 s! { m* B7 O) ~5 i3 ^/ Z9 c% W- W
- C8 O; K5 X" I" p3 w6 C8 V/ l第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写' Z& _& r5 G$ A
9-1 基本流程介绍 (10:37)
* X8 t1 O4 C( _, `5 m9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
, s$ V; R8 F( d5 H9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
: r9 F" V5 G$ c9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)9 ^- t) y1 Y3 B, |3 u* a$ K- `
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)1 I% [# U# o. G7 @2 e. E. _8 H, u8 J
9-6 构建模型（1） (06:43) ]; X# }5 i/ d; ]
9-7 构建模型（2） (08:38)
6 @/ B7 d4 G2 u5 h0 G/ N- I o9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
8 @* R4 |7 S* t. a; l7 W9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)3 U; K& f/ y# q- W( b
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)& M/ l! k( o( R7 ^0 X
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)0 u- g: s; U! M
9-12 构建解码器（1） (08:28)
; Y, k3 k; Z8 y" y6 ^9-13 构建解码器（2） (09:22)
- q0 N5 v, Z2 o- O# W$ H9-14 构建解码器（3） (07:36)) `* w N& ?2 s6 j, w3 b* q
9-15 构建解码器（4） (09:19)
. u! W7 t4 A' G" U! D9-16 构建解码器（5） (10:59)
9 s# ~# o9 L+ e0 `. p% K5 X9-17 构建解码器（6） (09:28)
5 O, I' H V1 q. T% X1 O9-18 构建解码器（7） (14:52)
+ u) P( o( D; d8 S l* @! V+ `7 i7 {9-19 构建解码器（8） (17:02), s# Q, a- @# C# {
9-20 构建优化器（1） (09:56)( v1 b7 m$ d! e, R7 R8 t5 q
9-21 构建优化器（2） (08:48)/ F9 C2 e4 L9 p0 H5 X, k
9-22 构建优化器（3） (06:01)$ B+ C3 P# d% p
9-23 输入检查 (11:51)1 h0 l# o+ R. n" J |) U9 b2 x
9-24 训练模型 (11:59)7 c# x$ h/ K1 q; r6 G4 _
9-25 预测模型 (07:22)9 ]" n2 ~4 C. ?% y' h- T! y2 I
; _9 p! f: b7 n# M8 D# e' G/ Z
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
4 |0 d9 _5 q" Z, X10-1 第一种模型训练（1） (06:17), @; s$ W% f4 Y* N" R
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
/ ~8 H6 @3 [2 r" X. N10-3 第一种模型训练（3） (12:10). D C3 u7 G4 g2 c5 T
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)* F2 y2 w+ _1 r: T6 i# K. f6 e: d4 _
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)6 _) [2 C& D9 J3 ^ j0 ?4 ?
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
' _2 X9 y' g G0 ?2 s J10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
$ i7 u1 D. N9 p/ ]# O10-8 第二种模型训练（3） (05:34)! g8 \% F. x3 D* A5 h& o
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
6 n! |5 @ [8 `0 G! W4 p8 H+ H0 {! p. P8 L0 @8 k! P+ x
第11章 Android的打包与发布
# {5 Z1 O+ y: S9 S' T11-1 新建项目 (07:49)1 B1 Q& t" U4 g
11-2 代码结构讲解 (17:15)
* B; S3 E; ^# E9 c$ w' ^11-3 私有变量的定义 (12:25)
1 n" X+ l9 T9 K& E- b! C11-4 参数初始化 (11:54)
8 d; N R& u6 m z11-5 听写UI监听器 (19:18)" z" _1 U$ A! e! Y& I( J: R: `, t
11-6 合成回调监听器 (05:58)! {7 d) }( b. J7 k+ ]. w5 C3 S6 f
11-7 听写监听器 (27:14)( M1 x5 I# R/ g" j1 b7 v* \+ ^
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
5 Q! _' O( R" \- r' T! \11-9 完善项目 (21:32)9 M9 J% I- f3 H, N
11-10 打包发布 (07:15)- c& Q' A- _6 ?5 j0 q
2 u2 M8 }2 @9 u6 ?* ]# Q; ~. z! m
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